Multiple regression calculator

ग्राफ समीकरण और सांख्यिकी प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए वक्र फिटिंग उपकरण

लीनियर और नॉनलाइनियर रिग्रेशन का उपयोग करके कर्व फिटिंग

एकाधिक प्रतिगमन कैलकुलेटर ग्राफिकल समाधान वाले समीकरणों को हल करने के लिए एक वक्र फिटिंग उपकरण है। यह प्रतिगमन गणना ऐप कम से कम वर्ग विधियों का उपयोग करके एक वक्र या गणितीय सूत्र का निर्माण करता है। यह डेटा बिंदुओं की दी गई श्रृंखला पर आँकड़ों और वक्रों के व्यवहार को सीखने के लिए ग्राफिक्स रैखिक समीकरणों और गैर-रेखीय समीकरणों में आपकी सहायता करता है।

प्रतिगमन एक उपयोगी सांख्यिकीय तकनीक है जो आपको एक आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंधों का अनुमान और मूल्यांकन करने की अनुमति देती है। इस वक्र फिट ग्राफ कैलकुलेटर में सेकंड के एक मामले के भीतर ग्राफ समीकरणों और सांख्यिकी समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न सांख्यिकी प्रतिगमन मॉडल हैं।

प्रतिगमन विश्लेषण के लिए विभिन्न मॉडल हैं जैसे बहुपद, घातांक, आधा जीवन, पारस्परिक, गाऊसी, आदि। हालांकि, यह गणित के छात्रों, इंजीनियरों, मशीन लर्निंग प्रोग्रामर और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक अभिनव ग्राफ प्लॉटिंग ऐप है। इसके अलावा, आप इस वक्र प्लॉट ग्राफ कैलकुलेटर का उपयोग अंग्रेजी, स्पेनिश, फ्रेंच, इतालवी और जर्मन सहित कई भाषाओं में कर सकते हैं।

डेटा कैसे डालें:

एक्स = 1,2,3,4। या x=-1,-3,0.5,1

y=1,2,3,4     या y=-1,-3,0.5,1

आप जितने चाहें उतने x और y मानों का उपयोग कर सकते हैं (इनपुट असीमित डेटा बिंदु),

उपयुक्त प्रतिगमन मॉडल चुनने के लिए आप अपना डेटा देख सकते हैं।

प्रतिगमन मॉडल

एकाधिक प्रतिगमन कैलकुलेटर आपको इन मॉडलों के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है

घातांक मॉडल (ae^bx)

बहुपद मॉडल (a_n x^n+a_(n-1)+.....+a_0)

पावर x मॉडल (ab^x)

पावर बी मॉडल (कुल्हाड़ी^बी)

लॉगरिदमिक मॉडल (लॉग(x+b)+c)

गॉसियन मॉडल (ae^-(x-b)^2/(2c^2))

आधा जीवन मॉडल (a+b/2^x)

पारस्परिक मॉडल (a+b/x)

माइकलिस मॉडल (कुल्हाड़ी/(x+b))

== अपने डेटा सेट में फ़िट करें

यदि आप अपने डेटासेट को एक्सपोनेंशियल, पावर, हाफ-लाइफ, माइकलिस मेंटेंट (पठार), और गॉसियन कर्व्स जैसे समीकरणों में फिट करना चाहते हैं, तो आपको ऐप को x और y डेटासेट प्रदान करने की आवश्यकता है, फिर संबंधित बटन पर क्लिक करें (पावर के लिए) वक्र, पावर फ़िट बटन दबाएं)  (रैखिक प्रतिगमन ग्राफ़, अरेखीय प्रतिगमन, एकाधिक रैखिक प्रतिगमन, बहुपद प्रतिगमन, द्विघात प्रतिगमन कैलकुलेटर)। यदि आप अपने डेटासेट को रैखिक या बहुपद वक्र में फ़िट करना चाहते हैं, तो आपको बहुपद की डिग्री के साथ ऐप प्रदान करने की आवश्यकता है; एक रैखिक वक्र के लिए, डिग्री है

ऐप का उपयोग कैसे करें?

अपलोड करें: अपलोड बटन से आप अपने फ़ोन या एसडी कार्ड स्टोरेज में संग्रहीत अपने डेटा की CSV फ़ाइलें पढ़ सकते हैं। डेटा CSV फ़ाइल स्वरूप में लिखा जाएगा।

देखें: जब आप अपने डेटा से x और y फ़ील्ड भरते हैं, तो x और y डेटा के बीच संबंध देखने के लिए व्यू बटन पर क्लिक करें।

एक मॉडल चुनें: डेटा देखने के बाद, मॉडल की उपलब्ध सूची से उपयुक्त मॉडल चुनें जो आपके डेटा में फिट हो सकता है।

FIT: उपलब्ध सूची में से एक मॉडल चुनने के बाद, अपने डेटा को चुने हुए मॉडल में फिट करने के लिए FIT पर क्लिक करें। उसके बाद, आपको दूसरे पेज पर ले जाया जाएगा जहां आपको रिग्रेशन मॉडल दिखाई देगा। यह निर्धारण गुणांक R-वर्ग दिखाएगा।

आप फ़ील्ड xe दर्ज करके और फिर ye फ़ील्ड में परिणाम दिखाने के लिए अनुमान बटन पर क्लिक करके अलग-अलग x मानों पर फिट किए गए मॉडल का अनुमान लगा सकते हैं।

सहेजें: अपने डेटा, फिट किए गए मॉडल, दिए गए x मानों पर अनुमानित मॉडल, r-वर्ग और CSV या txt फ़ाइलों के रूप में सहेजे गए मॉडल की त्रुटि को अपने फ़ोन संग्रहण में सहेजने के लिए सहेजें बटन दबाएं "model_regression.csv" या "model_regression.txt" कर्व_फिटिंग_डेटा नामक फ़ोल्डर भरना

एप्लिकेशन सुविधाएं:

इंटरैक्टिव और उपयोगकर्ता-केंद्रित इंटरफ़ेस

वक्र या गणित फ़ंक्शन का निर्माण करता है

आपके डेटा को आयात या निर्यात करने की अनुमति देता है

प्रतिगमन के लिए न्यूनतम वर्ग विधियों का उपयोग करें

अंतर्ज्ञानी कार्यक्षमता के साथ सांख्यिकी कैलकुलेटर

समीकरणों को हल करने के लिए कई प्रतिगमन मॉडल शामिल हैं